INTER-RELAÇÕES ENTRE OS PREÇOS DO AÇÚCAR NO MERCADO INTERNACIONAL E NO MERCADO DO NORDESTE.

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1 INTER-RELAÇÕES ENTRE OS PREÇOS DO AÇÚCAR NO MERCADO INTERNACIONAL E NO MERCADO DO NORDESTE. Luiz Honorato da Silva Júnior - Mestre e doutorando pelo PIMES/UFPE; Professor assistente do CAA/UFPE. Ricardo Chaves Lima - Mestrado em Economia Rural, Universidade Federal do Ceará, UFC, Brasil, Doutorado em Economia Agrícola, University of Tennessee System, U.TENN.S., Estados Unidos; Professor adjunto do Depto. de Economia/PIMES/UFPE. Yony Sampaio - Mestrado e Doutorado em Economia Agrícola, University of California, U.C., Estados Unidos; Professor titular do Depto. de Economia/PIMES/UFPE. Resumo: Este trabalho buscou analisar as inter-relações na formação dos preços do açúcar para a região Nordeste do Brasil como uma função dos preços internacionais do açúcar, assim como, os preços do Nordeste no mercado internacional, no período de janeiro de 1991 a julho de Utilizou-se o modelo de Vetores Auto Regressivos VAR, para examinar tais impactos nos respectivos preços, os resultados mostraram que a série de preços da região Nordeste é predominantemente influenciada pela sua memória auto-regressiva, mais ainda pela influência dos preços no mercado internacional. Em geral os choques na variável que compõe o modelo são transmitidos rapidamente e são de curta duração, desaparecendo depois do terceiro mês. Palavras-chave: Vetores Auto Regressivos, Causalidade de Granger, Função Impulso Resposta, Cana-de-Açúcar, Preços Agrícolas. Summary: This paper discusses the sugar price determination in the Brazilian Northeastern market as a function of international prices, as well as, international market as a function of Brazilian Northeastern market, in period from January 1991 to July It was used Vector Auto regression Analysis to examine impacts in these prices, and the outputs showed that the prices series of Northeastern are strongly influenced for an autoregressive memory, but by influence of the international market price. In general, the shocks about variables in this model are transmitted quickly and have short time. Keywords: Vector Auto Regression Analysis, Granger causality, transfer function analysis, sugar cane, agricultural prices.

2 1 - Introdução A agroindústria canavieira tem grande importância para a balança comercial brasileira, para a geração de emprego e renda na região Nordeste, além da sua grande tradição e importância histórica. Estudos sobre as variáveis condicionantes da produção, sendo o preço a principal variável determinante da oferta, podem contribuir na definição de estratégias direcionadas à dinamização dessa indústria. A relevância de estudar o funcionamento da agroindústria canavieira brasileira reside em sua grande importância tanto no contexto doméstico como internacional. No mercado doméstico, diferencia-se dos demais países por produzir, em escala industrial, tanto açúcar como álcool. De grande importância para a balança comercial brasileira e cultura tradicional da atividade econômica nacional, o açúcar ocupa ainda a 10ª colocação entre os produtos mais exportados do Brasil, correspondendo a aproximadamente 2% do valor exportado. No contexto internacional, a representatividade do produto brasileiro aumentou de forma expressiva nos últimos anos. Atualmente o Brasil é o maior produtor de açúcar do mundo, ultrapassando a produção da Índia, da China e da União Européia e, desde o ano-safra 1995, tornou-se o maior exportador mundial desse produto, posição que mantém até os dias atuais. A produção mundial em 2005, segundo a Organização para Alimentos e Agricultura FAO foi de cerca de 1,3 bilhões de toneladas, contribuindo com cerca de 32% desse total. Um dos fatores que contribuíram significativamente para este resultado foi o desmantelamento da antiga União Soviética no início dos anos noventa, e que trouxe consigo, a decadência da indústria cubana e ucraniana, dois grandes concorrentes internacionais do Brasil. A cana-de-açúcar ocupa posição de destaque entre as principais culturas quanto à área plantada e também quanto ao volume e valor da produção. Ainda é o principal produto agrícola da região nordestina apesar da grande diversificação de pauta que a região passou nos últimos anos, como a produção de frutas nos pólos irrigados do São Francisco, a soja na Bahia e nos estados do Piauí e Maranhão, entre tantos outros que poderiam ser aqui citados. O estado de Alagoas é o maior produtor do Nordeste com 22 milhões de toneladas produzidas em 2005 e o terceiro nacional, atrás apenas de São Paulo e Paraná. A cana-deaçúcar é também a principal cultura agrícola de quase todos os demais estados da região Nordeste, destacando-se, além de Alagoas, os estados de Pernambuco e da Paraíba. O outro produto da cana-de-açúcar, o álcool, gera grandes expectativas para o futuro por ser energia limpa e renovável, sendo idealizado como o principal insumo energético de um futuro próximo, substituindo o petróleo. Atualmente, o Brasil é o líder mundial na produção de biocombustíveis e foi responsável em 2005 pela produção de 51% de todo bioetanol produzido no planeta. Além disso, o álcool se apresenta como uma alternativa produtiva a partir da cana-de-açúcar, importante em períodos de superprodução. O entendimento das inter-relações entre os preços do açúcar na região nordestina do Brasil - NE, e os preços internacionais do açúcar - WD, torna possível contribuir para a verificação do efeito de políticas de incentivo e definição de cenários que minimizem o risco da atividade agrícola, podendo também auxiliar os agentes ligados ao setor na tomada de decisões sobre produção e comercialização. 2

3 Em períodos mais recentes, o setor agroindustrial açucareiro e do álcool no Nordeste enfrentou diversas dificuldades. Mudanças institucionais como, por exemplo, a extinção do IAA, no inicio dos anos noventa, desnudaram problemas de endividamento e competitividade que não sobrevivem a um cenário de maior competição e abertura comercial. Na verdade, a falta de competitividade revelou-se mais particular a determinadas empresas do que para a indústria como um todo. Entretanto, durante esse período, o setor sucro-alcooleiro nordestino perdeu posição em nível nacional, o que exigiu dessa indústria sua reestruturação visando um maior nível de eficiência. O inicio da década de noventa se revelou como um período crucial para a indústria regional. A extinção do IAA encerrou a reserva do mercado nordestino para a indústria sucroalcooleira regional, bem como, o subsídio que compensava os maiores custos de produção na região Nordeste. Houve ainda mudança no regime de quotas de produção, inclusive quanto ao mercado externo de açúcar. O resultado desse conjunto de eventos foi à introdução do açúcar, produzido nas regiões dinâmicas, passando a ocupar parte do mercado nordestino, assim como o mercado externo que permitia preços mais generosos e que antes era praticamente exclusivo da região Nordeste. A essa crise dos anos noventa foi imperativo para as empresas sobreviverem sua modernizaram. Fizeram vultosos investimentos em novos equipamentos, novas técnicas produtivas, e principalmente, re-configuraram seu perfil gerencial e empresarial. Utilização de subprodutos, parcerias com Universidades e Institutos de Pesquisas e qualificação de mão-deobra foram fundamentais para a sobrevivência dessa indústria. Diante do exposto, não se pode negar a exuberante importância que essa indústria tem para a região e as grandes expectativas de médio e longo prazo, o que motiva trabalhos que instrumentalizem governos e tomadores de decisão. Além desta breve introdução, este trabalho consta de mais quatro outras partes. Na segunda, faz-se uma caracterização do setor açucareiro nacional. Na terceira, descreve-se o modelo econômico e, na quarta parte, os procedimentos metodológicos. Os dados utilizados e os resultados e discussão são apresentados na quinta parte do presente trabalho. 2 Referencial Teórico: O Mercado Externo e as Políticas Domésticas na Formação do Preço do Açúcar no Nordeste A integração de mercados é importante para, entre outros aspectos, reduzir o custo de estabilização dos preços agrícolas. O mercado interno é dito ser eficientemente integrado quando os movimentos de preços são transmitidos entre mercados dispersos espacialmente e entre commodities: neste caso, ele será suficiente para estabilizar preços em um mercado central pelos quais outros são relacionados e o preço de uma commodity pelos quais os preços de outras commodities estão relacionadas. Sendo os mercados em países menos desenvolvidos suspeitos de fragmentação e prática de preços de oligopólio, um importante número de estudos tem se interessado pela questão de testar empiricamente o grau de integração de mercado. Diferentes abordagens têm sido formuladas para testar a integração espacial dos mercados. A abordagem mais simples é a de verificar se existe alta correlação entre preços em diferentes mercados. Alternativamente, pode-se verificar se diferenças de preços entre mercados excedem os custos de transferência entre mercados, conforme verificou Hays 3

4 e McCoy (1997) ou se excedem às flutuações sazonais normais, estudadas por Delgado (1988). Varias outras abordagens foram feitas para se verificar a eficiência de mercados agrícolas. A abordagem mais simples é verificar se existe alta correlação de preços em diferentes mercados. Uma outra abordagem consiste em tomar em conta a estrutura de determinação de preço entre mercados. O modelo básico foi formulado por Ravaillon (1986) que considerou uma distribuição radial de mercados onde um mercado central com determinado preço estava relacionado a outros n mercados não diretamente relacionados aos outros com seus respectivos preços. Takayama e Judge (1971) estudaram integração entre mercados no curto prazo, observaram que um aumento de preço num mercado central é plena e imediatamente transmitidos sobre os outros n mercados sem efeitos de retardamento. Timmer (1987) sugeriu um índice de conecção entre mercados onde tomaria um valor de zero para integração de curto prazo e para plena segmentação. Alderman (1993) estendeu a estrutura desenvolvida por Ravaillon (1986) para testar a transmissão de preços entre comodities no mercado de alimentos em Gana. Os resultados em geral mostram que a integração de mercados está muito longe de ser perfeita. Em seus estudos sobre o mercado de arroz em Bangladesh, Ravaillon mostrou que a eficiência varia sobre sazonalidades e sobre períodos de fome. Quanto à transmissão entre comodities, Alderman mostrou que também está longe de ser perfeito em Gana, atribuindo isto ao fato de que os mercados tendem a se especializar eu uma comodity, e então segmentando o processo de aquisição de informação entre comodities. O trabalho de Lima e Sampaio (1997b) discutiu a formação dos preços do açúcar para a região Nordeste do Brasil como uma função dos preços internacionais do açúcar, das políticas agrícolas e de mudanças macroeconômicas. Uma função de transferência foi utilizada para examinar o impacto dos preços internacionais nos preços do Nordeste e aqueles autores mostraram que a série de preços dessa região era predominantemente influenciada pela sua memória auto-regressiva. Assim, os preços internacionais do açúcar não exerciam, no período de análise, influência significativa na formação dos preços domésticos no Nordeste. Eles ainda inseriram modelos de intervenção que consideraram políticas agrícolas e mudanças macroeconômicas influenciando a formação de preços do açúcar no Nordeste. Para as políticas agrícolas consideradas, os resultados mostraram que apenas a extinção do Instituto do Açúcar e do Álcool IAA - exerceu um impacto significativo na formação dos preços. No que se referem às mudanças macroeconômicas, os resultados mostraram que apenas o Plano Cruzado exerceu algum impacto significativo na série de preços. Esse trabalho utilizou a evolução dos preços do açúcar em termos reais (US$/lb.) aos níveis internacional e doméstico entre os anos de 1981 a À luz do trabalho de Lima e Sampaio (1997b) este artigo busca analisar as inter-relações na formação dos preços do açúcar para a região Nordeste do Brasil como uma função dos preços internacionais do açúcar, assim como, os preços do nordeste no mercado internacional, no período de janeiro de 1991 a julho de Para alcançar tais objetivos, utilizou-se o modelo de Vetores Auto Regressivos VAR, para examinar tais impactos nos respectivos preços. O que se pretende aqui, nada mais é do que verificar o quanto os preços internacionais ditam os preços domésticos do açúcar na regia Nordeste. Evidentemente, que o grau de integração será medido pela influência que, eventualmente os preços internacionais exercem nos preços domésticos. Não somente as mudanças no presente, também as mudanças no passado podem repercutir na formação dos preços dessa commodity. 4

5 3 - Procedimentos Metodológicos: a estrutura do Vetor Auto-Regressivo Em análise de regressão múltipla, as inter-relações entre variáveis econômicas geralmente exigem que os modelos sejam tratados pela técnica de equações simultâneas. Nesses modelos, as variáveis são referidas como endógenas e exógenas ou predeterminadas. Para estimação desses modelos, é necessário respeitar alguns dos pressupostos da análise de regressão tradicional relacionados à forma de identificação dos modelos. A forma usual para solucionar o problema de identificação, é incorporar variáveis predeterminadas em algumas equações e em outras não. Por essa razão, Sims (1980) considerou tal questão como subjetiva para solução do sistema. Defendeu a premissa de que todas as variáveis devem ser tratadas simultânea e simetricamente, não concordando com a solução que permite a determinação de causalidade ad hoc. Essa discussão levou à introdução de um novo método de abordagem de séries multivariadas, dando início à discussão do modelo de Vetores Auto-Regressivos - VAR. Além disso, Sims (1980) procurou tornar os modelos multi-equacionais capazes de analisar as inter-relações entre as variáveis macroeconômicas e seus efeitos a partir de choques que provocam ciclos na economia, isto é, esses modelos foram capazes de analisar a importância relativa de cada surpresa (ou inovações) sobre as variáveis do sistema macroeconômicos; é a abordagem empírica que possibilita maior entendimento de como as variáveis macroeconômicas respondem a esses choques, simultaneamente. Dessa forma, admite-se que o ponto de partida para estudos de modelos multivariados é tratar todas as variáveis simetricamente. Para a análise desse artigo será utilizado um sistema de equações com duas variáveis, as quais se assume serem interdependentes e estar relacionadas por uma memória auto-regressiva (Enders, 1995). Ou seja, a seqüência {NE t } é afetada pelo seu passado e pela seqüência {WD t } e vice-versa. As equações, chamadas de primitivas, podem ser escritas da seguinte forma: NEt = b10 b12wdt + γ11net 1+ γ12wdt 1+ εnt = 0, 1, 2, 3... (1) WDt = b20t b22wdt + γ21wdt 1+ γ21net 1+ εwt Ressalta-se que ambas as séries tenham os ε it ruído branco com variância constante e não-correlacionados. A estrutura do sistema indica relações simultâneas entre NE t e WD t, e o problema está na relação entre os choques na equação de WD t e NE t na equação NE t, o que torna os choques relacionados com as variáveis explicativas, a técnica-padrão requer que os regressores sejam não-correlacionados com o termo de erro. Dessa forma, para estimação do método de mínimos quadrados, incorre-se em violação de pressupostos, que tornam os parâmetros estimados não-confiáveis. Para tornar o sistema primitivo estimável pelo método tradicional de mínimos quadrados, o sistema pode ser apresentado em sua forma reduzida. Com exercícios simples de álgebra, pode-se obter um vetor auto-regressivo chamado de forma-padrão da estrutura de sistemas VAR matricial, ou seja: Bxt =Γ 0 +Γ 1xt 1+ εt (2) onde: 1 b12 nt b10 γ11 γ12 ε nt B= ; xt ; 0 ; 1 ; εt b21 1 = Γ = Γ = wt b = 20 γ21 γ 22 ε wt A equação (2) representa um VAR na sua forma primitiva. Pré-multiplicando por B -1 permite-nos obter o modelo VAR na forma padrão: x1 = Ax 0 t 1+ εt (3) onde: A = B Γ ; A = B Γ ; e e = B ε t t 5

6 Enders (1995) mostra ainda que definindo a i0 como elemento i do vetor A 0 ; a ij como o elemento na linha i e coluna j da matriz A 1 ;e e it como o elemento i do vetor e t. usando esta nova notação, pode-se reescrever (2) na seguinte forma equivalente: NEt = a10 + a11net 1+ a12wdt 1+ ε1 t (4) WD = a + a ne + a wd + ε t t 1 22 t 1 2t É importante notar que os termos de erros são compostos de dois choques ε nt e ε wt. Sendo e t = B -1 ε wt,pode-se então calcular e 1t e e 2t como: e1 t = ( εnt b12εwt ) /1 ( bb ) (5) e = ε b ε /1 bb ( ) ( ) 2t wt 21 nt Num modelo VAR, todas as variáveis são endógenas e dependem das próprias defasagens e das defasagens de todas as demais variáveis do sistema. A hipótese de endogeneidade entre os preços do açúcar nos mercados internacional e nordestino pode ser considerada pouco provável, já que o Nordeste responde por uma menor parte da produção e exportação brasileira dessa commodity. Ou seja, pode-se supor que a direção de causalidade é mais plausível dos preços internacionais para os preços domésticos, e não o contrário. Sendo o objetivo do presente trabalho examinar a existência de uma possível função de impulso a resposta entre os preços do açúcar no Nordeste e no mercado internacional, foi tomada a decisão de usá-los como variáveis no modelo VAR, apesar de reconhecer as limitações que essa decisão pode trazer para o modelo. Um teste de cointegração, no entanto, mostrou que os preços do açúcar no Nordeste são cointegrados com os preços dessa commodity ao para o Brasil. Ou seja, as duas séries guardam uma relação de longo prazo. Sendo o Brasil o maior produtor e exportador mundial de açúcar, e um dos principais players no mercado internacional, é razoável admitirse que o preço do Nordeste possa ser, no mínimo, considerado exogenamente fraco; o que justificaria incluí-lo em um modelo do tipo VAR. Segundo Engle e Granger (1987) sua metodologia para teste de cointegração consiste nas seguintes etapas: um pré-teste das variáveis para determinação de sua ordem de integração, em seguida, estimar o relacionamento de equilíbrio de longo-prazo, e por último, se fosse o caso, estimar um modelo de correção de erro. Acerca da estimação do modelo, observe que o lado direito de (4) contêm variáveis pré-determinadas e que os termos de erros são serialmente não-correlacionados com variância constante. Note que cada equação no sistema pode ser estimada apenas em estimação por máxima verossimilhança. Uma controvérsia sobre regressão num modelo VAR é se em presença de variáveis não-estacionárias, deve-se transformá-las de modo a especificar um modelo apenas com variáveis estacionárias? Parecem existir opiniões diferentes sobre essa questão. Por um lado, na presença de variáveis integradas a realização de testes de hipótese não pode basear-se na distribuição t padrão, o que sugere que as variáveis deveriam ser estacionárias. Por outro lado, há argumentos contrários à transformação das variáveis não-estacionárias: estimar um modelo em diferenças significa ignorar possíveis relações de longo prazo entre as variáveis. Depois, se não estivermos interessados em testar hipóteses, não há problema em estimar a regressão das variáveis em nível. Por último, ainda que haja interesse em testar hipóteses, sob certas condições é possível usar às estatísticas padrão da regressão das variáveis em nível em particular, se as variáveis forem cointegradas. Sims (1980) e depois outros autores, não recomendam diferenciar até mesmo se a variável contiver uma raiz unitária. Eles argumentam que o objetivo de um VAR é determinar o relacionamento entre as variáveis, e não, o de determinar os parâmetros estimados. O principal argumento contra a diferenciação é que ela descarta informações com respeito aos movimentos em comum nos dados, tais como a possibilidade de co-integração. 6

7 Similarmente, é argumentado que os dados não precisarão ter retirada sua tendência. Em um VAR, uma variável com tendência, será bem aproximada de uma raiz unitária com maior tração. Entretanto, a maioria observa que a forma das variáveis no VAR deve imitar os dados verdadeiros gerados pelo processo. Isto é particularmente verdade se o objetivo é estimar um modelo estrutural. Acerca da identificação, pode-se perceber que devido ao feedback inerente em um processo VAR, as equações (1) não podem ser estimadas diretamente. Entretanto, uma estimação de máxima verossimilhança pode ser usada para estimar o VAR na forma padrão. A estimativa de máxima verossimilhança pode prover estimativas dos dois elementos de a 0 e dos quatro elementos de A 1. Para se obter os resíduos das duas regressões é possível calcular as estimativas das variâncias de e 1t, e 2t, e das covariâncias entre e 1t com e 2t. A questão é se é possível recuperar todas as informações presentes no sistema primitivo apresentado em (1) da estimação em (4). É claro que não, ao menos se se quer apropriadamente restringir o sistema primitivo. Um modo de identificar o modelo é usar o tipo de sistema recursivo proposto por Sims (1980). Suponha que se está querendo impor uma restrição no sistema primitivo, tal que o coeficiente b 21 seja igual à zero. Escrevendo (1) com a restrição imposta terá: net = b10 b12wdt + γ11net 1+ γ12wdt 1+ εnt (6) wdt = b γ21wdt 1+ γ21net 1+ εwt Impondo a restrição em b 21 = 0 permite que B -1 seja dado por: 1 1 b12 B = (7) 0 1 E então pré-multiplicando pelo sistema primitivo por B -1 produzirá: net b10 bb γ11 b12γ21γ12 b12γ22 net 1 εnet b12εnet wd = t b + 20 γ21γ + 22 wd t 1 ε (8) net Estimando o sistema em máxima verossimilhança produz os seguintes parâmetros estimados: NE t = a 10 + a 11 NE t-1 + a 12 WD t-1 + e 1t WD t = a 20 + a 21 NE t-1 + a 22 WD t-1 + e 2t Assim, ter-se-á nove parâmetros estimados, a variância de e 1, e 2 e a covariância (e 1, e 2 ). Note que em (6), a hipótese de que b 21 = 0 permite perceber que NE t não tem efeito contemporâneo sobre WD t. Na estimação de um VAR poderá haver variáveis não estacionárias. Em modelos univariados pode-se remover a tendência estocástica diferenciando a série. Ao mesmo tempo, a maneira convencional para generalizar esta idéia e diferenciar todas as variáveis não estacionárias usadas em uma análise de regressão. O modo apropriado para tratar não estacionariedade de variáveis não é o mesmo em um contexto multivariado. Isto é possível para aquelas que são combinações lineares de variáveis integradas estacionárias, tais como variáveis cointegradas Natureza dos Dados Este estudo utilizou, basicamente, três fontes de dados. Para as séries de preços internacionais foram utilizados os preços fornecidos pelo United States Department of Agriculture - USDA (World refined sugar price, monthly, quarterly, and by calendar and fiscal year). 7

8 A série histórica dos preços do açúcar no Nordeste (Valor R$/sc 50Kg) foi gentilmente fornecida pelo Departamento Econômico do Sindicato da Indústria do Açúcar e do Álcool no Estado de Pernambuco SINDAÇUCAR - tomadas no período de janeiro de 1991 até dezembro de 1998, como sendo a Evolução dos preços dos produtos e da matéria prima do setor - N/NE (exceto Sergipe). Desde o fim do Instituto do Açúcar e do Álcool IAA, em março de 1990, até fevereiro de 1999 os preços do Açúcar Cristal Standard eram tabelados. Houve um hiato sem registro pelo Sindaçúcar, ou melhor, sem acompanhamento, até o início da série Esalq. Para a série histórica dos preços na região de dezembro de 1999 de dezembro de 1999 até dezembro de 2000 foi utilizada a série de preços de Alagoas como proxy dos preços da região Nordeste e de janeiro de 2001 até julho de 2006 foi utilizada a mesma série de preços para o Estado de Pernambuco como sendo uma proxy para a região Nordeste 1. Para a série histórica dos preços mensais do Brasil foi usado como proxy o preço do açúcar cristal do Estado de São Paulo para o mercado externo que está disponível a partir de maio de A série de preço doméstica foi deflacionada e convertida em dólares americanos a partir da taxa de câmbio disponível no IPEADATA (R$ / US$ - paralelo - venda - fim período - R$ - Gazeta Mercantil - GM12_BLACKF12, elaborado pelo IPEA). A figura 1 mostra a evolução dos preços do açúcar em termos reais (US$/60 kg) aos níveis internacional e doméstico entre os anos de 1991 a Apresentam-se três seqüências: os preços internacionais do açúcar WD, os preços do açúcar no nordeste no período no período de tabelamento que vai do início da série até o mês de novembro do ano de 1999 e o mesmo preço da região pós-tabelamento que se refere à série de dezembro de 1999 até o último período. Observe que há uma descontinuidade na série NE; essa descontinuidade reflete a mudança do período com tabelamento de preços para o período posterior ao tabelamento. FIGURA 1 Evolução dos Preços do Açúcar no Mercado Internacional e no Nordeste US$ Jan-90 Jan-91 Jan-92 Jan-93 Jan-94 Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Tempo Preços Internacionais WD (US$) Preços no Nordeste NE (US$) Preços no Nordeste pós tabelamento NE (US$) Fonte: USDA, SINDAÇUCAR e série ESALQ. 1 A série de preços para Pernambuco teve início apenas nessa data. 8

9 Registre-se que durante o período de análise o preço internacional esteve 104 vezes com seu preço acima do preço regional, enquanto que o contrário ocorreu 83 vezes. Durante a série, a máxima diferença de preços entre WD e NE foi de US$ 6,49, e a menor de US$ 5,72. A tabela a seguir traz um sumário estatístico das séries de preços analisadas neste trabalho. Os resultados preliminares já revelam um forte relacionamento entre as duas variáveis, tendo em vista seus valores estatísticos muito semelhantes. TABELA 1 Sumário Estatístico para as séries WD e NE. Séries Observações Média (US$) Desvio Padrão Mínimo (US$) Máximo (US$) WD ,91 3,08 7,61 21,81 NE ,65 3,76 7,29 26,79 Fonte: USDA, SINDAÇUCAR e série ESALQ. Os valores médios são muito próximos, sendo WD ligeiramente maior. Contudo, o desvio padrão de NE é um pouco maior, revelando maior dispersão, corroborado por menores mínimos e maiores máximos. 4 A estimação do modelo empírico e resultados A primeira coisa a ser apresentada é o teste de co-integração das variáveis preços nacionais do açúcar e preço do açúcar no Nordeste. Realizado o teste de raiz unitária, assume-se que ambas variáveis são integradas de ordem um. Com a finalidade de saber se essas variáveis são cointegradas foi realizado o teste de raiz unitária para os resíduos da regressão de preço do Nordeste NE como variável dependente e preço Nacional como explicativa, e em seguida, inverteu-se o teste trocando as posições das variáveis dependentes e explicativas, conforme apresentado na tabela 2. TABELA 2 Teste de co-integração de Engle-Granger para o preço do açúcar no Nordeste e o preço Nacional. Preços do Nordeste como variável dependente. Variável Coeficientes Desvio Padrão T-Estatística Significância RESDF{NE} RESADF{NE} Preços Nacionais como variável dependente. Variável Coeficientes Desvio Padrão T-Estatística Significância RESDF{NC} RESADF{NC} Fonte: Elaborado pelos autores. Pelos testes realizados de Dickey-Fuller e o Dickey-Fuller aumentado produziram T- estatísticas de -3,311 e -7,614. O valor crítico ao nível de significância de 5% é -3,37. Desse modo, deve-se aceitar a hipótese de raiz unitária. O mesmo procedimento foi feito, utilizando o preço nacional como variável dependente, obtendo essas estatísticas nos valores de e Conclui-se que os resíduos não contem raiz unitária de tal forma que as variáveis preço do açúcar no Nordeste e preço nacional do açúcar nacional são cointegradas. Assumindo a co-integração a partir do método de Engle-Granger, pode-se entender que a trajetória do preço do açúcar no Nordeste possui um relacionamento de longo prazo com os preços do Brasil. 9

10 Quanto à ordem de defasagem do modelo, segundo Pindyck (2004), quando se está especificando um modelo de defasagens distribuídas, ou seja, quando se tem problema de especificação de modelo não existe resposta simples ou clara. Muitas vezes o número de defasagens a serem incluídas podem ser determinadas pela teoria econômica, mas em muitos casos, porém, não se pode saber apenas com base na teoria quantas defasagens incluir na equação. Então é preciso olhar os dados para determinar o número de defasagens mais adequado. Uma possível abordagem é usar o R 2 corrigido para tal determinação. Contudo, existe um sério problema: é que o R 2 não leva em conta o número de graus de liberdade e, portanto, acrescentar variáveis no lado direito de uma equação de regressão sempre o aumentará. Assim, uma possível abordagem para a seleção do numero de defasagens consiste simplesmente em acrescentar defasagens adicionais até que o R 2 corrigido pare de aumentar. Uma outra abordagem é usar o critério de informação de Akaike AIC. O AIC difere do R 2 corrigido porque penaliza bem mais a adição de variáveis, tendo em vista que reduz o número de graus de liberdade. Em princípio, pode-se selecionar uma estrutura de defasagem pelo aumento do número de defasagens até o ponto em que o AIC atinja o valor mínimo. Uma outra estatística estreitamente relacionada com o AIC é o critério de Schwartz SBC 2. TABELA 3 Testes para a escolha da ordem de defasagens do VAR Número de defasagens AIC SBC LR Fonte: Elaborado pelos autores. Log Determinantes são Qui-quadrado (16)= , com nível de significância Log Determinantes são Qui-quadrado (16)= , com nível de significância Log Determinantes são Qui-quadrado (8)= , com nível de significância Log Determinantes são Qui-quadrado (4)= , com nível de significância Note-se que nenhum dos três critérios oferece um teste estatístico claro para a comparação de especificações de modelos alternativos. Mesmo assim, essas estatísticas fornecem informações que, combinadas com o bom senso, podem ajudar a determinar a especificação de uma estrutura de defasagem, conclui Pindyck (2004). A escolha da ordem de defasagens do VAR é arbitrária. Por um lado, é desejável incluir o maior número possível de defasagens, de modo a evitar a imposição de 2 Pindyck (2004) apresenta de maneira bastante clara os procedimentos de cálculo desses critérios. 10

11 restrições falsas sobre a dinâmica do modelo. Por outro lado, quanto maior a ordem de defasagens, maior o número de parâmetros a serem estimados, conseqüentemente, menos graus de liberdade para a estimação. Assumindo uma metodologia em conformidade com a abordagem do geral para o específico, a seleção da ordem de defasagens seguiu os seguintes passos: primeiro, partiu-se de um número máximo de defasagens, dada a restrição imposta pela disponibilidade de dados; segundo, testou-se a exclusão da maior defasagem através de testes-f e critérios de informação de Schwarz e Akaike. A partir dos testes do critério de informação de Akaike - AIC e o critério de informação de Schwartz SBC, além dos testes de máxima verossimilhança LR é sugerido o melhor modelo que ajusta o VAR usando duas defasagens. Para isso foram testados modelos com 12 defasagens contra um VAR de 8 defasagens até chegar em um modelo com duas defasagens. Como o teste é estatisticamente significante, rejeita-se a hipótese nula, ou seja, assume-se um VAR com duas defasagens para as duas variáveis endógenas. Em seguida, procedeu-se o importante teste para co-integração usando a metodologia de Engle-Granger. O modelo empírico para teste de co-integração neste trabalho, segue a proposta seminal de Engle e Granger s (1987). A metodologia sugere as seguintes etapas: i. Testar as variáveis para as suas ordens de integração; ii. iii. Estimar o relacionamento de equilíbrio no longo prazo; e Estimar o modelo de correção de erro, caso se verificasse a co-integração; Para a primeira etapa, fez-se necessário determinar a ordem de integração de cada variável, afinal, por definição, co-integração necessita que as variáveis sejam integradas na mesma ordem. O teste de Dickey-Fuller aumentado foi utilizado para inferir o número de raízes unitárias em cada uma das variáveis estudadas. Como o resultado da primeira etapa apontou que ambas variáveis fossem I(1). O passo seguinte foi estimar o relacionamento de equilíbrio no longo prazo, na seguinte forma: wdt = β10 + β11net + et (9) net = β20 + β21wdt + et Se as variáveis fossem cointegradas, uma regressão sob máxima verossimilhança produziria um estimador consistente de parâmetros co-integrantes β 0 e β 1. Para determinar se as variáveis eram cointegradas, tomou-se as séries dos resíduos estimados do relacionamento de equilíbrio no longo prazo de (9) e se verificou a não estacionaridade, o que indica a não existência de uma relação de longo prazo. Como resultado, verificou-se não se tratar de seqüências cointegradas. Para tal verificação usou-se o teste Dickey-Fuller sobre os resíduos para determinar a possível co-integração, considerando a auto-regressão dos resíduos: ê = aê + ε (10) t 1 t 1 t Como foi possível rejeitar a hipótese nula de que a 1 = 0, pôde-se rejeitar a hipótese de que as variáveis fossem cointegradas. Em posse de tal conclusão, seguiu-se no procedimento de estimação do VAR padrão. Foi montado o sistema VAR e realizado o teste de causalidade de Granger. Agora, procura-se responder à pergunta: a variável WD causa NE ou vice-versa? Para responder a essa pergunta, é necessário, em primeiro lugar, definir o conceito de causalidade: Uma variável z causa outra variável y se as defasagens de z ajudam a prever o comportamento de y isto é, se a inclusão das defasagens de z na equação de y aumenta a capacidade de prever y Esse conceito de causalidade está associado, portanto, à idéia de precedência temporal. Logo, pode-se testar se z causa y, no sentido de Granger, 11

12 através do teste da hipótese de que os coeficientes de todas as defasagens de z na equação de y são conjuntamente iguais à zero. No VAR bivariado acima, a hipótese a ser testada seria: H 0: β0 = β1 = 0, que é o teste-f usual de restrições lineares. Observe que a hipótese nula é a hipótese de não-causalidade. Deve-se fazer uma ressalva: se estivermos trabalhando com variáveis não-estacionárias, o teste não é válido, pois a distribuição do teste não é padrão. A esse respeito, Enders (1995a) chama atenção para o importante aspecto da não estacionariedade das variáveis para o teste de causalidade de Granger. A questão da diferenciação é importante. Pode-se usar o teste-t ou o teste-f sobre variáveis estacionárias. Se o VAR pode ser escrito inteiramente em primeira diferença 3, testes de hipóteses podem ser feitos sobre qualquer equação ou qualquer conjunto de equações usando testes t ou F. Isso ocorre porque todas as variáveis são, agora, estacionárias. A questão reside no seguinte: para um VAR em nível, testes para causalidade de Granger conduzidos sob variáveis com raiz unitária não tem uma distribuição padrão F. Usando a primeira diferença, pode-se usar a distribuição F padrão para os testes de causalidade. As variáveis DWD e DNE nada mais são do que as variáveis WD e NE em primeira diferença, respectivamente. O teste F indica que, aos níveis de significância convencionais, DWD causa Granger nela mesma e também causa Granger em DNE. Por outro lado, DNE não causa Granger a si mesma nem a DWD. TABELA 4 - Teste F para Causalidade de Granger. Variável dependente DWD Variável dependente DNE Variável Estatística F Significância Variável Estatística F Significância DWD DWD DNE DNE Fonte: elaboração dos autores. Os resultados dos testes de causalidade demonstram grande interdependência do mercado regional ao mercado internacional. O resultado era esperado tendo em vista que os preços da região acompanham a dinâmica do preço internacional e não parece que o mercado nordestino pudesse influenciar a dinâmica do preço internacional. Lima e Sampaio (1997b) afirmavam que o Brasil teria um longo histórico de intervenção no mercado da cana-de-açúcar, desde a criação do Instituto do Açúcar e do Álcool (IAA) em A política açucareira, desde a fase de fixação de cotas de produção e exportação até o período de incentivos à expansão da capacidade de produção e moagem, teria variado com as perspectivas dos mercados interno e externo. Em períodos de acentuada elevação dos preços no mercado externo, os produtores e usineiros pressionavam para a internalização desse acréscimo. Quando o preço externo sofria redução, a pressão dos produtores era pela manutenção de um teto mínimo para os preços que cobrissem os custos de produção e evitassem a quebra na indústria. Essa tendência de comportamento dos produtores manteve-se desde os anos trinta, quando houve uma intervenção mais marcante do Governo. No que se refere à variação dos preços internos, a constatação de poucas oscilações confirmaria que o objetivo maior das políticas de estabilização de preços do extinto IAA teria sido atingido. Observe que as séries utilizadas neste trabalho se iniciam em 1991 em época posterior à extinção do IAA que fomentou e dirigiu as produções de cana-de-açúcar, açúcar e 3 Enders (1995a) apresenta o processo de transformação da equação com as variáveis em raiz unitária para equação em que as variáveis estão à primeira diferença. 12

13 álcool em todo o Brasil desde 1993, ano de sua criação 4. Pode-se supor que a extinção do IAA foi importante para essa indústria na determinação de ganhos de eficiência uma vez que sem a proteção do chamado teto mínimo para os preços que cobrissem os custos de produção e evitassem a quebra na indústria, permitiam níveis de ineficiência que levou a alguma dessas empresas ao seu encerramento. TABELA 5 - Função Impulso Resposta Reposta ao choque em WD Reposta ao choque em NE Período WD NE Período WD NE Fonte: elaboração dos autores. Da mesma maneira como ocorreu com o teste a causalidade de Granger, quando o VAR tem variáveis I(1), a resposta ao impulso ao longo do horizonte de previsão gera estimadores inconsistentes das verdadeiras respostas. Entretanto, como não se fará intervalos de confiança em torno do impulso resposta, os valores são apresentados em nível. A tabela 5 apresenta apenas os quatro primeiros períodos para cada variável da função impulso resposta. A unidade de medida das repostas ao choque equivale a um desvio padrão. Dos resultados pode-se afirmar que um choque equivalente ao valor de de um desvio padrão em WD, induz um aumento contemporâneo em NE de unidades. Depois de um período, WD é unidades acima de sua média, enquanto que NE unidade acima. Quando se observa o próximo conjunto de números, vê-se que um aumento em NE equivalente a de unidades de desvio padrão não traz nenhum efeito contemporâneo sobre WD, trazendo para o segundo período um aumento em WD de e uma queda de no próprio NE. As funções impulso resposta são apresentadas na figura 2. As duas figuras apresentam os efeitos de choques de uma unidade em ε WDt e em ε NEt nas trajetórias temporais de WD e NE. O primeiro painel mostra que um choque de uma unidade em ε WDt causa um salto em 0,69 sobre WD e de 0,20 sobre NE. A figura ainda mostra os efeitos sucessivos desse choque nas variáveis em análise. Com relação ao último painel da figura 2, observe que um choque de uma unidade em ε NEt causa um salto de sobre NE, entretanto, não há efeito contemporâneo sobre os valores de WD, tal que WD = 0 e NE = A tabela 6, apresenta a decomposição da variância em períodos selecionados, sendo somente apresentados alguns steps. Quanto à decomposição da variância, procura-se responder à pergunta: como determinada variável y responde a um choque ( impulso ) em outra variável z? Em particular, procura-se investigar o efeito de um choque em z no período t sobre a evolução de y em t, t+1, t+2, etc. Para responder a essa pergunta, porém, não se deve olhar para o modelo na forma reduzida, mas para o modelo estrutural. Com efeito, vimos que as inovações (erros) do VAR são combinações lineares das inovações de um modelo estrutural, e não têm, portanto, significado econômico. São os efeitos de inovações no modelo estrutural que interessam. 4 Mesmo com a extinção desse Instituto, a agroindústria canavieira continuou tendo aspectos do seu planejamento e políticas setoriais determinadas na esfera governamental. Com a edição do Decreto , de 6 de junho de 1990, todas as atribuições do IAA foram transferidas para a Secretaria do Desenvolvimento Regional, subordinada diretamente à Presidência da República. 13

14 FIGURA 2 Função de Impulso Resposta Gráfico da Resposta do Mundo Mundo Nordeste Gráfico da Resposta do Nordeste Mundo Nordeste Fonte: elaborado pelos autores. Os resultados mostram que no primeiro período a variação nos preços internacionais do açúcar é totalmente explicada por ela mesma, com ligeira e persistente diminuição em períodos posteriores ocorrendo estabilização em períodos mais distantes em torno de 80%. Assim, as variações nos preços nordestinos do açúcar, segundo os resultados encontrados, passam a explicar em períodos posteriores às variações no preço internacional do açúcar no mercado internacional. No caso da série NE ela é explicada em 97% no primeiro período e não revela tendência de estabilidade nos períodos posteriores. TABELA 6 Decomposição da Variância. Para a série WD Para a série NE Steps DP WD NE Steps DP WD NE Fonte: elaborado pelos autores. 5 Conclusões e sugestões de políticas Este trabalho teve como escopo principal estudar o comportamento de duas séries temporais de preços reais do açúcar no mercado internacional e no mercado do Nordeste do Brasil. Através do modelo VAR, procurou-se determinar causalidade entre essas duas variáveis, verificar com se propagava no tempo choques dessas variáveis em si mesmas e na outra, determinar a partir de decomposição de variância o quanto cada variável explicava variações de preços em períodos posteriores e por último, fazer previsões para tais variáveis. Dos resultados encontrados, pode-se constatar que o preço do açúcar no mercado nordestino é determinado pelos preços internacionais. Viu-se que o próprio preço no Nordeste não causa Granger em si mesmo. Esse resultado é interpretado como produto da integração de mercados que é tão importante para, entre outros aspectos, reduzir o custo de 14

15 estabilização dos preços agrícolas. Como se viu anteriormente, o mercado interno é dito ser eficientemente integrado quando os movimentos de preços são transmitidos entre mercados dispersos espacialmente e entre commodities: neste caso, o mercado se mostra inteiramente integrado ao mercado mundial. O trabalho de Lima e Sampaio (1997b) que pioneiramente discutiu a formação dos preços do açúcar para a região Nordeste do Brasil como uma função dos preços internacionais do açúcar, mostrou que a forte memória auto-regressiva da função de transferência sugeria a independência dos preços domésticos com relação aos preços internacionais, assim, os preços internacionais do açúcar não exerciam influência significativa na formação dos preços domésticos no Nordeste. O mesmo trabalho já chamava a atenção de que a extinção do IAA provocou um impacto de grande magnitude nos preços do açúcar, entretanto o espectro temporal desse primeiro trabalho foi entre os anos de 1981 e 1995, e portanto, durante a extinção daquele Instituto. Como este trabalho se propôs a estudar as inter-relações entre os preços do açúcar no mercado internacional e no mercado do Nordeste no período de janeiro de 2001 até julho de 2006, ou seja, durante o período posterior a extinção do IAA, parece que com o fim da blindagem de preços o mercado regional passou a ser fortemente influenciado pelo mercado internacional. A integração desses mercados obriga aos empresários nordestinos trabalharem maximizando eficiência em seu processo produtivo. Uma vez que o preço lhe é exógeno, lhes são exigidos minimizar seus custos marginais, inclusive porque em períodos de choque de oferta com preços internacionais mais baixos, eles poderão não sobreviver a tais dias. Por outro lado, existe grande expectativa de crescimento da demanda por álcool em nível mundial, o que provavelmente forçará uma diminuição de oferta de açúcar e, consequentemente, parece sinalizar prováveis altas do preço. Caso esse cenário venha a ser confirmado, vislumbra-se lucros extraordinários nessa indústria, e a necessidade de se planejar a expansão da fronteira agrícola na região. Com relação às previsões de preços para o açúcar, muito embora o modelo tenha capacidade limitada, observou-se que os preços para o Nordeste tendem a convergir aos preços internacionais e manter as mesmas característica históricas. Portanto, ao produtor nordestino, faz-se mister a vigilância dos preços nos mercados mundiais pois esses são os grandes determinantes em nível local. Recomenda-se estudos posteriores que incorporem outras variáveis que provavelmente tenham poder decisivo na determinação desses preços, como por exemplo, os preços do etanol no mercado nacional e mundial. Por último, recomenda-se que produtores e governos estejam atentos aos movimentos e tendências de mercado, pois essa indústria tem desempenhado durante séculos um importante papel para o sustento econômico dessa região, ainda que sofra sérias acusações, nem sempre infundadas de agravar o quadro de miséria. Melhorar a eficiência tecnológica e dispor de área estratégica para a expansão da fronteira agrícola são condições essenciais para não se perder um provável nicho mercadológico, movido pelo sentimento de conservação do planeta; afinal, o álcool se apresenta como importante matriz energética do futuro e os produtores de açúcar podem se beneficiar pelo caráter de substituição desses produtos com relação ao seu principal insumo: a cana-de-açúcar. Referências Bibliográficas 15

16 Alderman, Harold. Intercommodity Price Transmittal: Analysis of Food Markets in Ghana. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 55: 43-64, Box, G. E. P., Jenkins, G. M. e Reinsel, G. C. Time Series Analysis, Forecast and Control. 3 a ed: Prentice Hall, Delgado, Christopher. A variance components approach to food grain market integration in northern Nigeria. In American Journal of Agricultural Economics 68: , 1988 De Janvry, Alain e Sadoulet, Elisabeth. Quantitative development policy analysis. Baltimore, The Johns Hopkins University Press, Enders, W. Applied Econometric Time Series: John Wiley & Sons, 1995a. Enders, W. Rats Handbook for Econometric Time Series. New York: John Wiley & Sons, 1995b. Engle, and Clive W. J. Granger. Cointegration and Error-Correcion: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica 55 (1987), Fuller, D., Time Series. New York: Jonh Wiley, Hays, H. M. e McCoy, J. H. Food grain market in northern Nigeria: performance temporal e espacial, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada IPEADATA Johansen, S. statistical analysis of Co-integration vectors. Journal of Economic Dynamic and Control, Vol. 12, p , Johnston, Jack & Dinardo, John. Métodos econométricos. Alfragide, McGraw-Hill de Portugal, Lima, R. C. e Sampaio, Y. Análise de estabilidade, transmissão e previsão do preço do açúcar. in Galvão, O. J. A, Ensaios de Economia: PIMES, Recife, 1997a. Lima, R. C. e Sampaio, Y. Transmissão de preços internacionais e intervenções de políticas no mercado de açúcar do Nordeste, PIMES, Recife, 1997b. Mills, T. C. Time Series Techniques for Economists: Cambridge University Press, Pindyck, R. e Rubinfeld, D. Econometria: Modelos e Previsões. Rio de Janeiro: Elsevier, Ravaillon, Martin. Testing Market Integration. In Americal Journal of Agricultural Economics 68: , Sims, C. Macroeconomics and reality. Econometrica, Illinois, v. 48, n. 1, p. 1-48, jan Takayama, Takashi e George Judge. Spatial and Temporal Price and Allocation Models. Amsterdam: North-Holland Publishing Co,

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